壁仞的BR100:来自中国的机器学习GPU

发布网友发布时间：2024-10-01 06:41

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热心网友时间：2024-11-27 07:30

壁仞科技的BR100：中国崛起的机器学习GPU

在全球科技舞台上，中国创新力量不断崭露头角，壁仞科技的BR100无疑是其中一颗耀眼的明星。这款GPU，不同于AMD的传统HPC路线，专为机器学习应用打造，特别是注重BF16精度的性能。BR100采用独特的双tile多die设计，每个tile内嵌两个HBM2E堆栈，提供惊人的64GB DRAM和高达896 GB/s的连接速度，展现了强大的存储性能。

得益于7nm工艺和1GHz的时钟频率，BR100的能耗控制在550W，同时配备16个PCIe Gen5接口和CXL连接，以及8个BLink通道，确保了高效的数据传输和扩展能力。其结构设计与Intel Sapphire Rapids有所相似，但又有所突破，每个SPC（Single-precision Processing Cluster）连接点服务两个，通过宽网状总线架构，应对高带宽需求时显得游刃有余。壁仞科技巧妙地利用8MB L2缓存，有效地降低对外部带宽的需求，展现了独特的系统优化策略。

SPC的L2缓存设计为大容量，理论带宽达到1.6TB/s，理论上能满足高性能计算需求。然而，对于BR100的EU（Execute Units），其矩阵吞吐量强大，是Hopper SMSP的四倍，这使得BR100在矩阵运算方面超越了AMD和Nvidia。然而，EU在延迟隐藏和FP64支持方面相对较弱，更适合FP32和非矩阵运算密集型任务。

在内存子系统上，BR100采用HBM2E技术，提供64GB内存容量和1.6TB/s的带宽，尽管理论上优于AMD的MI250X（后者受限于多个64GB池），但在实际应用中可能受到内存带宽的*。AMD的CDNA2系列倾向于HPC，而Nvidia Hopper和Intel Ponte Vecchio则在FP64与通用性能之间取得了平衡。壁仞科技的BR100则专注于机器学习，拥有256 MB统一L2缓存，尤其是在矩阵乘法性能上与Nvidia H100相当，但内存带宽稍低，更适合AI计算，特别是在当前的市场环境下，对于FP32任务和非矩阵应用来说，BR100无疑是一个强有力的替代选择。

总的来说，BR100凭借其独特的设计和优化，为中国市场提供了一款强大的机器学习GPU，不仅在性能上有所突破，还在连接性和内存优化上展现出壁仞科技的匠心独运。面对日益激烈的竞争，BR100有望在AI领域占据一席之地，成为中国科技力量崛起的有力见证。